MCP क्या है? (Model Context Protocol) - एक परिचय
मॉडल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल (MCP) एक खुला प्रोटोकॉल है जो LLM अनुप्रयोगों और बाहरी डेटा स्रोतों तथा उपकरणों के बीच सहज एकीकरण को सक्षम बनाता है। इसे 25 नवंबर 2024 को Anthropic द्वारा घोषित किया गया था।
USB के साथ समानता
MCP को AI सिस्टम के लिए "USB मानक" के रूप में समझा जा सकता है। जैसे USB ने एक सार्वभौमिक इंटरफेस बनाया जो किसी भी USB डिवाइस को किसी भी USB पोर्ट से जोड़ने की अनुमति देता है—डिवाइस-विशिष्ट कनेक्टर्स की आवश्यकता को समाप्त करते हुए—MCP AI अनुप्रयोगों को विभिन्न डेटा स्रोतों और उपकरणों से जोड़ने के लिए एक मानकीकृत तरीका बनाता है।
USB से पहले, प्रत्येक डिवाइस के लिए उसका अपना मालिकाना कनेक्टर आवश्यक था। इसी तरह, MCP से पहले, डेवलपर्स को AI अनुप्रयोग और डेटा स्रोत के प्रत्येक संयोजन के लिए कस्टम एकीकरण बनाना पड़ता था। MCP एक सामान्य "प्लग एंड प्ले" प्रोटोकॉल स्थापित करता है जो किसी भी MCP-संगत क्लाइंट को किसी भी MCP-संगत सर्वर के साथ काम करने की अनुमति देता है, जिससे एकीकरण जटिलता और विकास समय में काफी कमी आती है।
MCP कैसे काम करता है
आर्किटेक्चर
MCP क्लाइंट-सर्वर आर्किटेक्चर का अनुसरण करता है और इसके पांच मुख्य घटक हैं:
- MCP होस्ट: AI टूल्स (चैट क्लाइंट, IDE, एजेंट) जो MCP के माध्यम से डेटा तक पहुंचना चाहते हैं।
- MCP क्लाइंट: प्रोटोकॉल क्लाइंट जो सर्वर के साथ 1:1 कनेक्शन बनाए रखते हैं।
- MCP सर्वर: प्रोग्राम जो मानकीकृत मॉडल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल के माध्यम से विशिष्ट क्षमताओं को प्रदर्शित करते हैं।
- स्थानीय डेटा स्रोत: स्थानीय डेटाबेस, फाइलें और सेवाएं जिनमें जानकारी होती है।
- रिमोट सेवाएं: बाहरी API या सेवाएं जिनसे MCP सर्वर कनेक्ट हो सकते हैं।
आइए क्लासिक AI उपयोग मामले, टेक्स्ट-टू-SQL का उपयोग करके इसे प्रदर्शित करें। टेक्स्ट-टू-SQL प्राकृतिक भाषा को SQL में अनुवादित करता है। MCP से पहले, एक विशिष्ट कार्यान्वयन:
- SQL क्लाइंट लक्षित डेटाबेस से स्कीमा प्राप्त करता है
- SQL क्लाइंट LLM को स्कीमा वाला प्रॉम्प्ट भेजता है
- LLM SQL के साथ उत्तर देता है
- SQL क्लाइंट लक्षित डेटाबेस के विरुद्ध SQL निष्पादित करता है
MCP के बिना, प्रत्येक SQL क्लाइंट को समर्थित प्रत्येक डेटाबेस के लिए इसे लागू करना होगा। MCP के साथ, SQL क्लाइंट को केवल MCP क्लाइंट प्रोटोकॉल लागू करने की आवश्यकता होती है और प्रत्येक डेटाबेस विक्रेता को केवल एक बार MCP सर्वर लागू करने की आवश्यकता होती है।
अनिवार्य रूप से, यह MCP के अन्य स्तर की अमूर्तता के माध्यम से M×N समस्या को M+N समाधान में बदल देता है।
मूल आधारभूत तत्व
MCP तीन मूलभूत आधारभूत तत्वों के इर्द-गिर्द बनाया गया है जो MCP सर्वर द्वारा प्रदान किए जाते हैं:
- Resources: डेटा वस्तुएं जिन्हें संदर्भित और पुनर्प्राप्त किया जा सकता है। इनमें दस्तावेज़, चित्र, डेटाबेस स्कीमा और अन्य संरचित डेटा शामिल हैं।
- Prompts: विशिष्ट कार्यों या डोमेन के लिए अनुकूलित, भाषा मॉडल के साथ प्रभावी बातचीत उत्पन्न करने के लिए टेम्पलेट।
- Tools: कार्य जो भाषा मॉडल द्वारा डेटाबेस क्वेरी, API कॉल, या डेटा प्रोसेसिंग जैसे क्रियाओं को करने के लिए निष्पादित किए जा सकते हैं।
टेक्स्ट-टू-SQL उदाहरण पर मैपिंग के लिए:
| MCP आधारभूत तत्व | टेक्स्ट-टू-SQL उदाहरण |
|---|---|
| Resources | डेटाबेस से निकाली गई स्कीमा जानकारी |
| Prompts | डेटाबेस डोमेन-विशिष्ट प्रॉम्प्ट जो मॉडल को सही SQL उत्पन्न करने में मदद करते हैं |
| Tools | डेटाबेस के विरुद्ध SQL कमांड निष्पादित करें |
मुख्य लाभ
MCP AI सिस्टम विकास के लिए कई महत्वपूर्ण लाभ प्रदान करता है:
- विकास समय में कमी: डेवलपर्स प्रत्येक डेटा स्रोत या टूल के लिए कस्टम एकीकरण बनाने के बजाय सामान्य कार्यों के लिए पूर्व-निर्मित MCP सर्वर का लाभ उठा सकते हैं।
- बेहतर अंतरसंचालनीयता: MCP के साथ बनाए गए अनुप्रयोग किसी भी संगत टूल और डेटा स्रोतों के साथ सहज रूप से काम कर सकते हैं—एक वास्तव में संयोजनीय पारिस्थितिकी तंत्र बनाते हुए।
- मॉड्यूलरीकरण: डिबगिंग, ऑथिंग, ऑडिटिंग और चेनिंग जैसे क्रॉस-कटिंग विषयों को मानकीकृत और एक बार लागू किया जा सकता है, फिर पूरे पारिस्थितिकी तंत्र में पुन: उपयोग किया जा सकता है।
तकनीकी पूर्ववर्ती
MCP पिछले मानकों की सफलता पर आधारित है जिन्होंने अन्य डोमेन में समान समस्याओं को हल किया:
- SQL: डेटाबेस के साथ बातचीत करने का एक मानकीकृत तरीका बनाया, जिससे अनुप्रयोग किसी भी SQL-संगत डेटाबेस के साथ काम कर सकते हैं।
- Docker: अनुप्रयोग पैकेजिंग और डिप्लॉयमेंट को मानकीकृत किया, जिससे अनुप्रयोग विभिन्न वातावरणों में पोर्टेबल हो गए।
- LSP (Language Server Protocol): नाम की समानता कोई संयोग नहीं है—LSP ने कोड पूर्णता, वाक्य-रचना हाइलाइटिंग, त्रुटि जांच जैसी विशेषताओं के लिए कोड एडिटर्स के विभिन्न प्रोग्रामिंग भाषा सर्वर के साथ संवाद करने के तरीके को मानकीकृत किया।
इन सभी मानकों ने क्लाइंट को कार्यान्वयन से अलग करने वाली एक अमूर्त परत पेश करके M×N समस्याओं को संबोधित किया, जिससे एकीकरण जटिलता में काफी कमी आई।
खुलापन
प्रसिद्ध xkcd 927 कॉमिक हमें एक और मानक बनाने की चुनौती की याद दिलाती है:
हालांकि, MCP वास्तविक खुलेपन के आशाजनक संकेत दिखाता है।
हालांकि MCP Anthropic द्वारा आविष्कार किया गया था, उन्होंने इसे एक अलग संगठन (github.com/modelcontextprotocol) के तहत रखा है, जो इसे एक मालिकाना समाधान के बजाय एक खुले मानक बनाने के प्रति अपनी प्रतिबद्धता को दर्शाता है।
लिखने के समय (13 मार्च 2025), कार्य समूह में वर्तमान में पांच सदस्य हैं:
JetBrains के अलेक्जेंडर सिसोएव के अलावा, अन्य चार Anthropic के लिए काम करते हैं। यह संतुलन समझने योग्य है क्योंकि परियोजना अभी भी अपने प्रारंभिक चरणों में है, और एक संगठन से एक केंद्रीय टीम प्रारंभिक विकास के दौरान स्पष्ट दिशा प्रदान करने में मदद कर सकती है।
भविष्य की ओर देखते हुए
MCP अभी भी अपने प्रारंभिक चरणों में है। एक सफल प्रोटोकॉल बनाना एक बाजार बनाने के समान है—आपको महत्वपूर्ण मात्रा तक पहुंचने के लिए आपूर्तिकर्ताओं और उपभोक्ताओं दोनों की आवश्यकता होती है।
हालांकि, आशावादी होने का कारण है। MCP पारिस्थितिकी तंत्र प्रारंभिक अपनाने की बाधा को पार कर चुका प्रतीत होता है, अधिक एजेंट (MCP क्लाइंट) उभर रहे हैं और डोमेन-विशिष्ट कार्यों को हल करने के लिए प्रति सप्ताह विकसित होने वाले MCP सर्वर की संख्या बढ़ रही है।
तकनीकी दृष्टिकोण से, MCP ज्यादातर LSP जैसा दिखता है जिसने कोडिंग डोमेन में बड़ी सफलता हासिल की है। लंबे समय में, MCP SQL जितना ही महत्वपूर्ण हो सकता है और AI-नेटिव युग में लिंगुआ फ्रैंका बन सकता है।
नोट: यदि आप एक MCP सर्वर डेवलपर हैं, तो आप मेरे विकास नोट्स भी पढ़ सकते हैं।